Deep learning for surface electromyography artifact contamination type detection

The quality of surface Electromyography (sEMG) signals could be an issue if highly contaminated by Power Line Interference (PLI), Electrocardiogram signal (ECG), Movement Artifact (MOA) or White Gaussian Noise (WGN), that could lead to unsafe operation of devices that is controlled by sEMG data, such as electro-mechanical prothesis. There are some mitigation methods proposed for some specifics sEMG contaminants and to use these methods in an efficient way is important to identify the contaminant in the sEMG signal. In this work we propose the use of a Recurrent Neural Network (RNN) using Long Short-Term Memory (LSTM) units in the hidden layer with no need of features extraction with the objective to classify the signal directly from sequences of the band-pass filtered data. The method proposed use the NinaPro database with amputee and non-amputee subjects. Only non-amputee subjects are used for parameters selection and then tested on both databases. The results show that 98% of the non-contaminated sEMG data was corrected classified and more than 95% of the contaminants were identified inside the training SNR range. Also, in this work is presented a SNR sensibility control and the contamination analysis in the range from −40 dB to 40 dB in 10 dB steps. The conclusion is that is possible to classify the contamination type in sEMG signals with a RNN-LSTM with a 112.5 ms time window and to predicted with a small error the classification hit rate for each SNR level in some cases

Uso de redes recorrentes para identificação automática de contaminantes e para a estimação de um sensor virtual de eletromiografia no contexto de um sistema tolerante a falhas

O desenvolvimento de sistemas inteligentes controlados por eletromiografia que possam se adaptar a possíveis contaminações extrínsecas e intrínsecas, que afetem a taxa de acerto do classificador de movimentos, leva a dispositivos mais robustos e seguros, vistos que evitariam acionamentos indevidos e inesperados. Esse trabalho apresenta uma solução para contaminações por Artefato de Movimento, Ruído de Linha Elétrica, Ruído Branco Aditivo e ECG em 9 diferentes níveis de SNR, de -40dB a 40dB, utilizando Redes Neurais Recorrentes (RNR) com unidades LSTM nas duas etapas deste trabalho. A primeira etapa é o sistema de identificação da contaminação, que traz como inovação a identificação do contaminante diretamente do sinal bruto de sEMG, deixando para a rede a extração das características temporais, onde os resultados apontaram uma taxa de mais de 90% de acerto do tipo de contaminante para SNR = -30dB. A segunda etapa é a geração de um Sensor Virtual a partir de 7 estudos de caso em falhas de eletrodos, que traz como inovação a regressão do sinal retificado e suavizado por um filtro AVT. A geração do sensor virtual é realizada a partir dos canais não contaminados também utilizando uma RNR - LSTM com o objetivo de recuperar a taxa de acerto em 18 classes de um classificador Extreme Learning Machine (ELM), aplicado nas bases NinaPro e IEE. Os resultados indicaram que foi possível recuperar a taxa média de acerto para 2 canais contaminados com ruído branco aditivo em -30dB, de um total de 12 canais, de 7,28% para 68,34% em 4 indivíduos não amputados e de 15,07% para 43,67% em 9 indivíduos amputados.The development of electromyographic controlled systems adaptable to possibles extrinsic and intrisec contaminations, affecting the movement classification hit rate, lead to more robust and secure devices avoiding unexpected situations. This work presents a solution for Movement Artifact, Electrical Noise, White Gaussian Noise and ECG in nine SNR levels, ranging from -40dB to 40dB in 10dB steps, using Recurrent Neural Networks with LSTM units in the two stages of this work. The first stage is an automatic contamination detector, that has the contaminant identification made direct from the raw sEMG signal as a novelty, where the the tests point to 90% correct identification for SNR = -30dB. The second stage is the development of a virtual sensor, that generates the corrupted channel using the non-corrupted ones using a RNR-LSTM with the objective to recover the 18 movement class classification hit rate for an Extreme Learning Machine (ELM). The results shows that was possible to recovery the classification hit rate for 2 contaminated channels from 7.28% to 63.34% in 4 non-amputee subjects and from 15,07% to 43.67% in 9 amputee subjects